LLM Basics – Büyük Dil Modellerinin Temelleri Eğitimi, Büyük Dil Modellerinin (Large Language Models – LLMs) çalışma prensiplerini, geliştirilme süreçlerini ve doğal dil işleme uygulamalarındaki kullanımını ele alan kapsamlı bir giriş programıdır.

Eğitim kapsamında katılımcılar, büyük dil modellerinin ne olduğunu, PyTorch kullanılarak nasıl geliştirilebileceğini ve dil işleme görevlerinde çıkarım (inference) amacıyla nasıl kullanılabileceğini öğrenir.

Programda, büyük dil modellerinin tarihsel gelişimi ve yapay zekâ (AI) ile üretken yapay zekâ (Generative AI) ekosistemindeki konumu incelenir. Ayrıca sinir ağı tabanlı dil modelleri, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), Uzun Kısa Süreli Bellek ağları (LSTM) ve Transformer mimarilerinin doğal dil işleme görevlerinde nasıl kullanıldığı ele alınır.

Katılımcılar, teorik bilgileri uygulamalı çalışmalarla destekleyerek dil modellerinin temel yapılarını ve yapay zekâ destekli uygulamalarda kullanım yöntemlerini tanıma fırsatı bulur.

LLM Basics eğitimi, katılımcıların büyük dil modellerine ilişkin temel kavramları öğrenmelerini ve bu modelleri yapay zekâ destekli uygulamalarda çıkarım amacıyla kullanabilmelerini hedefler.

Uzman eğitmen rehberliğinde yürütülen uygulamalı çalışmalar sayesinde katılımcıların aşağıdaki bilgi ve becerileri geliştirmesi amaçlanır:

Doğal Dil İşleme (NLP) alanının temel kavramlarını anlamak
NLTK kullanarak metin ön işleme ve tokenizasyon tekniklerini uygulamak
Kelime gömme (word embeddings) yöntemlerini ve dil modellerinin gelişimini açıklamak
Sıralı verilerin işlenmesinde RNN ve LSTM ağlarını kullanmak
Transformer mimarisinin çalışma prensiplerini tanımak ve BERT ile GPT gibi temel modelleri kullanmak
Büyük dil modellerinin risklerini ve sınırlamalarını değerlendirmek
Hugging Face üzerinde sunulan önceden eğitilmiş modelleri doğal dil işleme görevlerinde kullanmak
Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemlerinin temel yapısını ve çalışma mantığını anlamak

Büyük Dil Modellerinin (LLM) Temelleri Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Katılımcıların eğitimdeki teknik konuları ve uygulamalı çalışmaları takip edebilmesi için aşağıdaki bilgi ve becerilere sahip olması beklenir:

Python programlama dilini etkin biçimde kullanabilmek
Pandas kütüphanesiyle veri analizi yapma konusunda temel deneyime sahip olmak

Kimler Katılmalı

LLM Basics eğitimi, doğal dil işleme teknolojilerini ve büyük dil modellerinin temel çalışma mekanizmalarını öğrenmek isteyen teknik profesyoneller ve öğrenciler için uygundur.

Eğitimin hedef kitlesi şunları kapsar:

Yapay zekâ ve makine öğrenimi meraklıları: Doğal Dil İşleme (NLP) ve Büyük Dil Modelleri (LLM) hakkında bilgi edinmek isteyen kişiler.
Veri bilimciler ve veri mühendisleri: Büyük dil modellerini çıkarım ve ince ayar (fine-tuning) süreçlerinde kullanmayı hedefleyen profesyoneller.
Yazılım geliştiriciler: NLP kütüphaneleri ve büyük dil modelleriyle temel düzeyde uygulamalı deneyim kazanmak isteyen geliştiriciler.
Öğrenciler ve diğer profesyoneller: Transformer mimarisinin temelini ve bu mimarinin modern yapay zekâ modellerindeki rolünü anlamak isteyen katılımcılar.

Neler Öğreneceksiniz

Working with an engaging, hands-on learning environment, and guided by an expert instructor, students will learn the basics of Large Language Models (LLMs) and how to use them for inference to build AI powered applications.

Understand the basics of Natural Language Processing
Implement text preprocessing and tokenization techniques using NLTK
Explain word embeddings and the evolution of language models
Use RNNs and LSTMs for handling sequential data
Describe what transformers are and use key models like BERT and GPT
Understand the risks and limitations of LLMs
Use pre-trained models from Hugging Face to implement NLP tasks
Understand the basics of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems

Eğitim İçeriği

1. Doğal Dil İşlemeye (NLP) Giriş

Bu bölümde doğal dil işlemenin temel kavramları, metin verilerinin işlenmesi ve dil modellerinin gelişimi ele alınır. Katılımcılar, geleneksel NLP yöntemlerinden sinir ağı tabanlı dil modellerine uzanan temel yaklaşımları inceler.

İşlenecek Konular:

Doğal Dil İşleme (NLP) nedir?
NLP temelleri: Metin ön işleme ve tokenizasyon
NLP temelleri: Kelime gömme (Word Embeddings) yöntemleri
Geleneksel NLP kütüphanelerine giriş
Dil modelleme yaklaşımlarının kısa tarihçesi
Metin ön işleme süreçlerinde PyTorch ve Hugging Face kullanımı
Sinir ağları ve metin verilerinin işlenmesi
RNN ve LSTM kullanılarak dil modellerinin geliştirilmesi

2. Transformer Mimarileri ve Büyük Dil Modelleri

Bu bölümde Transformer mimarisinin temel özellikleri ve büyük dil modelleriyle ilişkisi incelenir. Önceden eğitilmiş modellerin çıkarım görevlerinde kullanılması, üretken yapay zekâ uygulamaları, model ince ayarı ve RAG sistemleri ele alınır.

İşlenecek Konular:

Transformer mimarisine giriş
Hugging Face Transformers kütüphanesiyle çıkarım (inference) işlemleri
Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Üretken Yapay Zekâ (Generative AI)
Mevcut büyük dil modeli seçenekleri
GPT modellerinde ince ayar (Fine-tuning)
Büyük dil modellerinin insan değerleriyle uyumlu hâle getirilmesi
Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemleri

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Büyük Dil Modellerinin (LLM) Temelleri Uzbekistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Uzbekistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

LLM Basics Uzbekistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

LLM Basics Uzbekistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Uzbekistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.